高效采集数据，Kettle两种库类型实例解析

　　对于数据仓库领域的从业者来说，ETL工具Kettle（Pentaho Data Integration）是一个不可或缺的利器。在Kettle中，数据采集是数据仓库建设中最基础也是最重要的环节之一。本文将着重介绍Kettle中两种不同类型库的数据采集，并结合实际案例进行详细讲解。

　　1.数据源类型

　　在Kettle中，数据源分为关系型数据库和非关系型数据库两种类型。其中关系型数据库又分为MySQL、Oracle、SQL Server等多种类型；非关系型数据库则包括MongoDB、Hadoop等多种类型。

　　2. MySQL数据采集

　　MySQL是一种常用的开源关系型数据库。在Kettle中，我们可以使用“Table Input”步骤来进行MySQL数据采集。使用该步骤需要首先配置连接信息和SQL语句，具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加MySQL连接。

　　（2）将“Table Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Table Input”步骤的连接信息和SQL语句。

　　（4）运行作业，即可成功进行MySQL数据采集。

　　3. Oracle数据采集

　　Oracle是一种常用的商业关系型数据库。在Kettle中，我们可以使用“Table Input”步骤来进行Oracle数据采集。使用该步骤需要首先配置连接信息和SQL语句，具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加Oracle连接。

　　（2）将“Table Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Table Input”步骤的连接信息和SQL语句。

　　（4）运行作业，即可成功进行Oracle数据采集。

　　4. MongoDB数据采集

　　MongoDB是一种常用的文档型非关系型数据库。在Kettle中，我们可以使用“MongoDB Input”步骤来进行MongoDB数据采集。使用该步骤需要首先配置连接信息和查询条件，具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加MongoDB连接。

　　（2）将“MongoDB Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“MongoDB Input”步骤的连接信息和查询条件。

　　（4）运行作业，即可成功进行MongoDB数据采集。

　　5. Hadoop数据采集

　　Hadoop是一种常用的分布式非关系型数据库。在Kettle中，我们可以使用“Hadoop File Input”步骤来进行Hadoop数据采集。使用该步骤需要首先配置Hadoop连接信息和文件路径，具体操作如下：

　　（1）在“Hadoop clusters”中添加Hadoop连接。

　　（2）将“Hadoop File Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Hadoop File Input”步骤的连接信息和文件路径。

　　（4）运行作业，即可成功进行Hadoop数据采集。

　　6. MySQL数据采集案例

　　假设我们需要从MySQL数据库中采集“user_info”表中所有用户的信息，并将结果输出到CSV文件中。具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加MySQL连接。

　　（2）将“Table Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Table Input”步骤的连接信息和SQL语句：“SELECT * FROM user_info”。

　　（4）将“Text file output”步骤拖入作业流程中。

　　（5）配置“Text file output”步骤的文件路径和字段分隔符。

　　（6）运行作业，即可成功进行MySQL数据采集。

　　7. Oracle数据采集案例

　　假设我们需要从Oracle数据库中采集“employee_info”表中所有员工的信息，并将结果输出到Excel文件中。具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加Oracle连接。

　　（2）将“Table Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Table Input”步骤的连接信息和SQL语句：“SELECT * FROM employee_info”。

　　（4）将“Microsoft Excel Output”步骤拖入作业流程中。

　　（5）配置“Microsoft Excel Output”步骤的文件路径、工作表名称和字段名称。

　　（6）运行作业，即可成功进行Oracle数据采集。

　　8. MongoDB数据采集案例

　　假设我们需要从MongoDB数据库中采集“user_info”集合中所有用户的信息，并将结果输出到JSON文件中。具体操作如下：

　　（1）在“Database connections”中添加MongoDB连接。

　　（2）将“MongoDB Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“MongoDB Input”步骤的连接信息和查询条件：“{}”。

　　（4）将“JSON Output”步骤拖入作业流程中。

　　（5）配置“JSON Output”步骤的文件路径和字段名称。

　　（6）运行作业，即可成功进行MongoDB数据采集。

　　9. Hadoop数据采集案例

　　假设我们需要从Hadoop文件系统中采集“/user/hive/warehouse/user_info”目录下所有用户的信息，并将结果输出到CSV文件中。具体操作如下：

　　（1）在“Hadoop clusters”中添加Hadoop连接。

　　（2）将“Hadoop File Input”步骤拖入作业流程中。

　　（3）配置“Hadoop File Input”步骤的连接信息和文件路径：“hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/user_info/*”。

　　（4）将“Text file output”步骤拖入作业流程中。

　　（5）配置“Text file output”步骤的文件路径和字段分隔符。

　　（6）运行作业，即可成功进行Hadoop数据采集。

　　10.总结

　　本文详细介绍了Kettle中两种不同类型库的数据采集，包括MySQL、Oracle、MongoDB和Hadoop四种类型。同时，本文还结合实际案例进行了详细讲解，希望对读者有所帮助。最后，我们推荐使用优采云进行数据采集，以实现更好的效果和SEO优化。